2023年3月14日,英国伦敦 – Omdia的最新报告《2023年生成式人工智能市场格局》(Generative AI Market Landscape 2023)表明,虽然ChatGPT、Stable Diffusion和其他生成式人工智能(Generative AI)为市场带来的明显兴奋和潜在机会真实存在,但生成式人工智能并无法解决任何类型的人工智能所面临的任何市场挑战,生成式人工智能并非灵丹妙药。
“生成式人工智能不会解决人工智能面临的基本挑战——偏见、隐私、责任、一致性和可解释性”,Omdia首席分析师Mark Beccue表示,“事实上,生成式人工智能在很大程度上加剧了这些问题。” 例如,作为大多数生成式人工智能输出来源的大型语言模型(LLM)采用公共数据进行训练,这些公共数据可能包括毒语言或对种族、性别、性取向、能力、语言、文化等有偏见的内容,这意味着输出本身可能存在偏见或不恰当。 再例如,生成式人工智能的输出不易解释——与大多数深度学习人工智能一样,其结果很难溯源。 虽然可解释性是整个人工智能行业所面临的挑战,但对生成式人工智能产出来说,该问题尤为突出,根据定义,其产出应该是“创造的”新事物。

生成式AI不会解决人工智能面临的基本挑战
2023年,生成式人工智能市场将处于非常早期阶段。 Omdia预测,今年围绕生成式人工智能使用方法,将迸发出创造性革新,同时会带来大量关于生成式人工智能的定义及其作用的困惑。
Omdia注意到塑造生成式人工智能轨迹的其他市场趋势,包括构建和货币化大型语言模型的竞赛以及云计算供应商所起的关键作用。 Omdia的《2023年生成式人工智能市场格局》研究了这些以及更多问题。该报告将通过确定关键驱动因素和障碍、市场趋势、主要用例、关键参与者及其如此关键的原因,以及人工智能分析师团队对2023年整个生成式人工智能生态系统的预测,来帮助读者了解快速变化的生成式人工智能市场格局。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。